运行 混合效应模型使用 R-INLA 时的错误消息
Error message when running mixed effect models using R-INLA
我正在使用 R-INLA 运行 以下模型（治疗、Animal.1 和 Animal.2 是因子并且 Encounter.Length 是连续的）：
formula <- Encounter.Length ~ Treatment +f(Animal.1, model = "iid", n = n.animal) +
f(Animal.2, copy = "Animal.1")
m.1 <- inla(formula, data = inla.dat)
但是，在 运行 执行此代码后，我收到以下错误消息：
inla（公式，数据 = inla.dat）错误：
在 f(Animal.1) 中：'covariate' 必须匹配 'values'，并且两者必须是 'numeric' 或 'factor'/'character'.
我刚开始使用 INLA，想知道这条错误消息的含义以及如何解决它。
答案（来自r-inla.help）：B的层次不是A的子集（用于定义模型，B复制）。因此，您必须在级别上的联合上定义模型。
例如：
n <- 3
A <- as.factor(letters[1:n])
B <- as.factor(letters[1+1:n])
y <- 1:n
这行不通
inla(y ~ -1 + f(A) + f(B, copy = "A"), data = data.frame(A, B))
但这确实
values <- as.factor(unique(c(levels(A), levels(B))))
inla(y ~ -1 + f(A, values = values) + f(B, copy = "A"),
data = list(A = A, B = B, values = values))
我正在使用 R-INLA 运行 以下模型（治疗、Animal.1 和 Animal.2 是因子并且 Encounter.Length 是连续的）：
formula <- Encounter.Length ~ Treatment +f(Animal.1, model = "iid", n = n.animal) +
f(Animal.2, copy = "Animal.1")
m.1 <- inla(formula, data = inla.dat)
但是，在 运行 执行此代码后，我收到以下错误消息：
inla（公式，数据 = inla.dat）错误： 在 f(Animal.1) 中：'covariate' 必须匹配 'values'，并且两者必须是 'numeric' 或 'factor'/'character'.
我刚开始使用 INLA，想知道这条错误消息的含义以及如何解决它。
答案（来自r-inla.help）：B的层次不是A的子集（用于定义模型，B复制）。因此，您必须在级别上的联合上定义模型。
例如：
n <- 3
A <- as.factor(letters[1:n])
B <- as.factor(letters[1+1:n])
y <- 1:n
这行不通
inla(y ~ -1 + f(A) + f(B, copy = "A"), data = data.frame(A, B))
但这确实
values <- as.factor(unique(c(levels(A), levels(B))))
inla(y ~ -1 + f(A, values = values) + f(B, copy = "A"),
data = list(A = A, B = B, values = values))